처음 배우는 머신러닝

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상품상세정보
ISBN	9791162240045(1162240040)
쪽수	376쪽
크기	183 * 236 * 16 mm /664g 판형알림

책소개

이 책이 속한 분야

이 책의 주제어

머신러닝 기초 이론, 실전 예제, 문제 해결까지 한번에

이 책은 구글과 라쿠텐 머신러닝 개발자가 초보자 눈높이에서 머신러닝의 핵심 이론과 실용적인 예제를 제시합니다. 머신러닝 입문자가 이론을 바탕으로 강력한 성능을 내는 머신러닝 시스템을 구현하고 사용할 수 있도록 하는 것이 이 책의 목표입니다.
1부에서는 ‘머신러닝 기초 지식’, 2부에서는 ‘머신러닝 주요 모델’, 3부에서는 ‘머신러닝 시스템 구현’을 알려줍니다. 이론과 실무 예제와 해결 방법까지 모두 담고 있어 입문자뿐 아니라 이미 머신러닝을 현업에서 다루면서 체계적으로 실력을 다잡고자 하는 중고수에게도 최고의 선택이 될 겁니다.

상세이미지

저자소개

저자 : 김승연

저자 김승연은 막연히 인간이 무엇인지 데이터를 통해 이해하고 싶다며 컴퓨터공학과에 들어간 이후 머신러닝과 소프트웨어 개발의 길을 걷고 있다. 서울대학교에서 컴퓨터공학부를 마치고 조지아 공과대학에서 효율적인 문서의 표현형 학습에 대한 머신러닝을 연구하여 컴퓨터 과학 석사와 박사 학위를 취득했다. 현재 구글 리서치에 소속되어 모바일 환경에서의 머신러닝을 주제로 연구 개발하고 있다.

저자 : 정용주

저자 정용주는 서울대학교에서 컴퓨터공학과 고고미술사학을 전공하면서 발굴 데이터의 전산 분석 강좌를 통해 머신러닝의 가능성을 체험한 후 도쿄대학에서 머신러닝을 이용한 웹 스팸 검출에 관한 연구로 정보이공학 석사와 박사 학위를 취득했다. 그 후 일본 전자상거래기업 라쿠텐에서 데이터 분석 및 부정사용 검출에 종사했다. 현재는 스탠퍼드에서 1년의 방문연구원 생활 후 라쿠텐 미국 지사에서 데이터 분석을 담당하고 있다.

[Part 1 머신러닝 기초 지식]
1장. 머신러닝 시작하기
__1.1 머신러닝 소개
__1.2 머신러닝을 이해하는 데 필요한 배경 지식
__1.3 머신러닝 발전사
__1.4 머신러닝의 분류
__1.5 마치며

2장. 머신러닝의 주요 개념
__2.1 모델 : 문제를 바라보는 관점
__2.2 손실함수
__2.3 최적화 : 실제로 문제를 푸는 방법
__2.4 모델 평가 : 실제 활용에서 성능을 평가하는 방법
__2.5 마치며

[Part 2 머신러닝 주요 모델]
3장. 데이터와 문제
__3.1 데이터형
__3.2 데이터양과 품질
__3.3 데이터 표준화
__3.4 문제 유형
__3.5 마치며

4장. 구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기
__4.1 군집화
__4.2 K-중심 군집화
__4.3 계층적 군집화
__4.4 밀도 기반 군집화
__4.5 유사도 계산
__4.6 마치며

5장. 문서 분석 시스템 만들기
__5.1 문서 분류 시스템 만들기
__5.2 토픽 모델링
__5.3 문법 분석
__5.4 단어 임베딩 학습 - word2vec
__5.5 마치며

6장. 영화 추천 시스템 만들기
__6.1 영화 추천 시스템
__6.2 유사도 계산
__6.3 내용 기반 추천 시스템
__6.4 협업 필터링
__6.5 표준화
__6.6 마치며

7장. 이미지 인식 시스템 만들기
__7.1 이미지 처리의 기본 개념
__7.2 이미지 인식
__7.3 이미지 인식에 사용하는 피처
__7.4 딥러닝을 이용한 이미지 인식
__7.5 마치며

8장. 머신러닝의 다양한 문제점 해결하기
__8.1 모델 문제
__8.2 데이터 문제
__8.3 속도 문제
__8.4 마치며

[Part 3 머신러닝 시스템 구현]
9장. 머신러닝 소프트웨어 소개
__9.1 파이썬 설치와 라이브러리
__9.2 유명 라이브러리 소개
__9.3 이 책에서 사용하는 툴킷
__9.4 마치며

10장. 구매 이력 데이터를 이용한 사용자 그룹 만들기 - 실전
__10.1 데이터셋
__10.2 데이터 전처리
__10.3 K-평균 군집화
__10.4 올바른 클러스터 수 K 정하기
__10.5 계층적 군집화
__10.6 마치며

11장. 문서 분석 시스템 만들기 - 실전
__11.1 스팸 문자 필터 만들기(문서 분류)
__11.2 토픽 모델 시스템 만들기
__11.3 품사 분석 시스템 만들기
__11.4 고유명사 태깅 시스템 만들기
__11.5 한국어 위키백과를 이용한 word2vec 만들기
__11.6 마치며

12장. 영화 추천 시스템 만들기 - 실전
__12.1 데이터셋 구하기
__12.2 데이터 전처리
__12.3 내용 기반 영화 추천 시스템 만들기
__12.4 협업 필터링 기반 영화 추천 시스템 만들기
__12.5 마치며

13장. 이미지 인식 시스템 만들기 - 실전
__13.1 이미지 데이터를 이용한 K-평균 군집화
__13.2 주성분 분석을 이용한 사람 얼굴 인식
__13.3 CNN을 이용한 손글씨 숫자 분류
__13.4 마치며

부록 : 용어표

출판사 서평

★ 이 책에서 다루는 내용
이 책은 머신러닝 입문자가 알아야 하는 머신러닝의 전반적인 내용을 다룹니다. 여러분은 머신러닝이 왜 쓸모 있고 어떤 모델과 문제가 있는지, 실무에서 어떻게 사용하는지, 머신러닝의 다양한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 프로그램 코드를 어떻게 만드는지 알게 될 겁니다.

[1부 머신러닝 기초 지식]
머신러닝과 딥러닝이 무엇이고 어떤 분류와 어떤 개념이 있는지 알아봅니다. 1부의 기본 개념은 3부의 실습에서 유용하게 사용되므로 정확히 알고 가는 것이 좋습니다.

-1장 머신러닝 시작하기
머신러닝... 더보기

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이론부터 예제까지 입문자를 위한 머신러닝 책 yo**ho42 | 2017-12-04 | 추천: 0 |

책을 읽게 된 이유 얼마전까지만해도 머신러닝이라는 것은 저와는 완전히 동떨어진 기술이고, 관심은 가지만 알필요는 없을 것 같다는 생각을 가지고 있었습니다. 왜냐하면 머신러닝을 설명하는 글들을 보면 항상 복잡한 수학 공식이 적혀 있었고, 이 공식들을 사용해서 컴퓨터를 학습시켜 미래를 예측한다는 내용이었기 때문에 너무 어려워보이고 범접할 수 없는 느낌이 들었기 때문입니다. 하지만 불과 1,2년 사이에 먼 이야기 같았던 머신러닝이 점점 생활 속으로 들어오고 익숙한 단어가 되고, 주 마다 찾... 더보기

책을 읽게 된 이유

얼마전까지만해도 머신러닝이라는 것은 저와는 완전히 동떨어진 기술이고, 관심은 가지만 알필요는 없을 것 같다는 생각을 가지고 있었습니다. 왜냐하면 머신러닝을 설명하는 글들을 보면 항상 복잡한 수학 공식이 적혀 있었고, 이 공식들을 사용해서 컴퓨터를 학습시켜 미래를 예측한다는 내용이었기 때문에 너무 어려워보이고 범접할 수 없는 느낌이 들었기 때문입니다. 하지만 불과 1,2년 사이에 먼 이야기 같았던 머신러닝이 점점 생활 속으로 들어오고 익숙한 단어가 되고, 주 마다 찾아가는 서점에서도 머신러닝, 딥러닝에 대한 책들이 점점 많아지는 것을 느꼈습니다. 그만큼 많은 사람들이 관심을 가지고 이에 대한 공부를 하고 있고, 제 주변에서도 관심을 가지고 살펴보는 사람들이 늘어가고 있었습니다.
최근에 회사에서 진행한 프로젝트와 주말마다 진행하는 스터디를 통해 데이터를 다루는 일이 많아지면서 이제는 머신러닝에 대해 한번 공부해보고 적용할 수 있었으면 좋겠다는 생각을 가지게 되었습니다. 그러면서 처음 머신러닝에 대한 개념을 잡기 위해 한빛미디어에서 출간한 처음 배우는 머신러닝이라는 책을 읽게 되었습니다. 처음 배우는 이라는 타이틀이 붙은 만큼 쉽게 쓰여져 있을 것이라 기대하고 읽기 시작하였습니다.

이 책을 읽으려면

이 책은 머신러닝을 처음 배우는 프로그래머나, 머신러닝 전공 희망자, 데이터 과학자를 대상으로 하기 때문에 입문자를 위한 책이기는 하지만 어느정도 프로그래밍에 대한 기초지식은 있어야 한다고 생각합니다. 실전 예제에 들어가기 전까지 이론적인 부분들은 프로그래밍 지식이 없이도 읽을 수 있지만 후반부에 실제로 실습을 하는 부분에서는 파이썬을 사용하여 코딩을 하고, 파이썬 문법에 대한 언급은 없으므로, 기본적인 지식이 있어야 따라해보며 이해해 나갈 수 있을 것입니다.

내가 책을 읽었던 방법

입문자용 책이었기 때문에 머신러닝의 개념들에 대한 설명이 깊이 있게 들어가지는 않고 추상적인 설명이 주를 이루고 있습니다. 아마도 깊게 들어가면 수학공식이 복잡하게 나올 것이기 때문에 저와 같은 입문자들에게는 적절한 난이도라고 생각합니다. 하지만 쉽게 쓰여진 이 개념들도 종류가 너무 많다보니 머릿속에 정리가 잘 되지는 않았습니다. 수학 공식이 등장하는 부분은 대부분 이런게 있구나 하고 넘어갔고, 개념적인 설명이 있는 부분은 정독을 하며 최대한 이해해보려고 노력하며 읽어내려갔습니다. 하지만 이 또한 두세번정도 읽어도 이해가 안되면 그냥 넘어갔습니다. 머신러닝은 여러번의 시행착오를 거쳐가며 개선해나가는 과정을 통해 익숙해지고 이해가 되기 때문에 너무 이론적인 부분에서 막혀 있을 필요는 없을 것 같다는 생각이었습니다. 수학 공식 또한 이 공식이 어떠한 곳에 사용되고 왜 사용해야하는지 정도만 이해하면 어차피 검증된 라이브러리들이 잘 구현되어 있기 때문에 적절한 곳에 가져다 쓰면 된다고 생각하여 그정도 까지만 이해하고 넘어갔습니다.

책을 읽으며 좋았던 점

9장까지 이론적인 내용들을 읽고나면 이제 실제로 코딩을 해볼 수 있는 실전 예제들이 등장합니다. 저는 이론적인 부분은 난해하고 조금 지겨움을 느꼈었는데 실전 예제를 직접 따라해보고 실제 결과를 눈으로 확인하니 큰 재미를 느꼈습니다. 그리고 이전에 이해가 잘 안되던 부분도 어느정도 이해가 되면서 실제 업무에 적용할 수 있을만한 요소들에 대한 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 저는 이 과정에서 재미와 경험, 인사이트를 얻을 수 있었기 때문에 이론적인 부분을 스킵하더라도 실전 예제는 꼭 직접 해보실 것을 추천합니다. 조금씩 다른 유형의 실전 예제들이 4가지나 수록이 되어 있기 때문에 전부 다 따라해본다면 이 책에서 설명하고 있는 이론적인 부분들 또한 함께 이해가 될 것이라 생각됩니다.

마무리

이 책을 읽고나서 머신러닝이라는 다가가기 힘들었던 기술에 대해 어느정도 감을 잡고, 예제를 따라해보며 더 해보고 싶어지는 재미와 나도 머신러닝을 해볼 수 있겠다는 자신감을 가질 수 있게 되어 만족스러웠습니다. 이 책의 추상적인 이론에서 조금 더 자세히 들여다 보고 싶은 분들은 유투브에서 김성훈님의 모두를 위한 딥러닝 강좌를 보실 것을 추천드립니다. 닫기
머신러닝의 입문서로서 추천하는 도서 se**emaker | 2017-11-28 | 추천: 0 |

데이터 모델링, 그 중에서 특히 머신러닝에 대해서 꼭 한번 공부하고자 하여 구매하게 된 도서입니다. 입문자이기도 하고, 파이썬이라는 프로그래밍 언어가 이 분야에서는 가장 널리 쓰이는 것 같아서, 파이썬과 동시에 머신러닝이라는 개념과 활용방향 및 데이터 관련 예제들까지 다뤄볼 수 있겠다는 생각하에 가장 적합하다고 생각되는 본 도서를 선택하게 되었습니다. 금융분야 뿐만이 ... 더보기

데이터 모델링, 그 중에서 특히 머신러닝에 대해서 꼭 한번 공부하고자 하여 구매하게 된 도서입니다. 입문자이기도 하고, 파이썬이라는 프로그래밍 언어가 이 분야에서는 가장 널리 쓰이는 것 같아서, 파이썬과 동시에 머신러닝이라는 개념과 활용방향 및 데이터 관련 예제들까지 다뤄볼 수 있겠다는 생각하에 가장 적합하다고 생각되는 본 도서를 선택하게 되었습니다.

금융분야 뿐만이 아니라 실생활과 연관된 다양한 분야에 앞으로 더욱더 많이 사용될 것이라고 생각이 되며, 이에 관해서 지금당장은 관련 업무를 하지 않더라도 시대의 흐름과 함께 꼭 어느정도 이해하고 개인적으로 생각하고 있는 분야에 대해 응용이 가능한지 짚고 넘어가고 싶었기에 수시로 정독 혹은 발췌독 하려고 생각하고 있습니다.

입문자입장에서도 비교적 쉽게 접근할 수 있는 좋은 책을 집필해 주신 저자분들께 감사의 말씀 드립니다. 닫기

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[북뉴스]

에이지 오브 머신러닝

2018-05-23 | 조회: 2279

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